会议：2020 interspeech
作者：zhangjingxuan
单位：科大讯飞&中科大

abstract

使用ASR和TTS级联的方法完成语音转换，ASR用科大讯飞的引擎，TTS用transformer，另外加一个prosody encoder产生韵律标记（建模说话人和文本之外的韵律信息）。在inference过程中，从source speech中提取prosody code加在TTS上，本方法在单语种VCC2020中取得最佳自然度和相似度。

主要创新（1）ASR识别到text量级；（2）引入prosody encoder，使得TTS的输出不是完全偏向target的韵律

introduction

传统ASR-TTS的劣势：（1）源说话人身份特征无法完全从PPGs或者content-related feature中解耦出来；（2）帧级别特征对齐，难以序列建模，限制相似度；
本文主要的网络结构

2. background

transformer-TTS的优点：（1）没有RNN,训练过程高度并行，节省时间；（2）多头attention，可以更好的建模长时依赖。

3. proposed method

3.1 ASR engine

ASR引擎将wav识别为text，因此识别精度越高越好，比较了科大的商用引擎和开源的ESPnet的识别精度。

3.2 TTS model

直接用目标说话人的数据训练transformer-TTS容易陷入过拟合，常用做法是用multi-speaker corpus对模型进行预训练，然后用target speaker的数据进行fine-tune。用线性变换之后的x-vector进行说话人身份表示，在decoder中和每一帧进行拼接，

3.3. Prosody transfer

prosody encoder进行全剧信息的韵律编码，是语句中除去说话人身份，文本之外的特征；
训练过程中，想要的韵律信息和说话人信息耦合在一起，引入speaker adversarial loss以固定prosody code是说话人无关的。用一个speaker classifier从prosody code中预测说话人身份，prosody encoder以降低speaker classifier的识别精度为目标进行优化。

prosody encoder的参数只在预训练的时候更新，在finetune的时候固定不变。

4. Experiments

4.1. Experiment conditions

VCC2020的数据集，4个source，4个target，每人70句话
LibriTTS 数据用于预训练，460h，1150个说话人